The Cerebral Haemorrhage and SARS‐CoV‐2: An Emerging Virus From a Meta‐Analysis Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The central nervous system is a potential target of the COVID-19 virus, and one of the devastating neurological consequences of this infection is cerebral haemorrhage (ICH). Cerebral haemorrhage is a leading cause of death worldwide. This study aimed to systematically review and analyse the existing literature on this topic and provide insights into the potential neurological consequences of COVID-19. A comprehensive search was conducted across the PubMed, Scopus, Web of Science, and Embase databases to extract relevant published data up to February 2025. This meta-analysis included 11 studies involving a total of 197,060 individuals. Subgroup analyses were performed based on the year of publication, hospital sampling wards, and study design. A critical appraisal was carried out using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score. Risk was utilised as a measure of pooled effect size based on a random-effects model. In this analysis, we identified 11 articles that directly assessed the risk of cerebral haemorrhage. The reported risk of cerebral haemorrhage was five cases per 10,000 COVID-19 patients [0.005 (95% CI: 0.002-0.009), p < 0.001]. Notably, studies published in 2022 and 2023 indicated a significantly higher risk of cerebral haemorrhage compared to earlier years. COVID-19 patients admitted to the intensive care unit (ICU) faced an increased risk of cerebral haemorrhage compared to those admitted to general wards. Meta-regression analysis revealed a statistically significant association between the risk of cerebral haemorrhage and the type of wards in a hospital [0.0089 (95% CI: 0.0067-0.0112), p < 0.001], as well as the year of publication [0.0004 (95% CI: 0.0003-0.0008), p = 0.048]. Therefore, it is essential to evaluate COVID-19 patients admitted to the ICU in recent years for the potential occurrence of cerebral haemorrhage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».